Facebook - konwersja

  • Empik Go W empik go

Modern Graph Theory Algorithms with Python - ebook

Wydawnictwo:
Format:
EPUB
Data wydania:
7 czerwca 2024
175,19
17519 pkt
punktów Virtualo

Modern Graph Theory Algorithms with Python - ebook

We are living in the age of big data, and scalable solutions are a necessity. Network science leverages the power of graph theory and flexible data structures to analyze big data at scale.
This book guides you through the basics of network science, showing you how to wrangle different types of data (such as spatial and time series data) into network structures. You’ll be introduced to core tools from network science to analyze real-world case studies in Python. As you progress, you’ll find out how to predict fake news spread, track pricing patterns in local markets, forecast stock market crashes, and stop an epidemic spread. Later, you’ll learn about advanced techniques in network science, such as creating and querying graph databases, classifying datasets with graph neural networks (GNNs), and mining educational pathways for insights into student success. Case studies in the book will provide you with end-to-end examples of implementing what you learn in each chapter.
By the end of this book, you’ll be well-equipped to wrangle your own datasets into network science problems and scale solutions with Python.

Kategoria: Computer Technology
Język: Angielski
Zabezpieczenie: Watermark
Watermark
Watermarkowanie polega na znakowaniu plików wewnątrz treści, dzięki czemu możliwe jest rozpoznanie unikatowej licencji transakcyjnej Użytkownika. E-książki zabezpieczone watermarkiem można odczytywać na wszystkich urządzeniach odtwarzających wybrany format (czytniki, tablety, smartfony). Nie ma również ograniczeń liczby licencji oraz istnieje możliwość swobodnego przenoszenia plików między urządzeniami. Pliki z watermarkiem są kompatybilne z popularnymi programami do odczytywania ebooków, jak np. Calibre oraz aplikacjami na urządzenia mobilne na takie platformy jak iOS oraz Android.
ISBN: 978-1-80512-017-9
Rozmiar pliku: 15 MB

BESTSELLERY

Menu

Zamknij